Στη σημερινή data-driven εποχή, στην εποχή δηλαδή που βασίζεται στα δεδομένα, οι επιστήμονες δεδομένων (data scientists) διαδραματίζουν όλο και πιο ζωτικό ρόλο στις σύγχρονες επιχειρήσεις και οργανισμούς.
Καθώς ο όγκος των δεδομένων που παράγονται αυξάνεται εκθετικά, οι επιχειρήσεις βασίζονται στους επιστήμονες δεδομένων για να αναλύσουν και να εξάγουν την ουσιαστική γνώση από αυτές τις πληροφορίες.
Η σημαντικότητα των επιστημόνων δεδομένων έγκειται στην ικανότητά τους να μετατρέπουν τα ακατέργαστα δεδομένα σε πρακτική γνώση. Οι οργανισμοί συλλέγουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων από διάφορες πηγές – μέσα κοινωνικής δικτύωσης, συναλλαγές, συσκευές IoT και άλλα – αλλά αυτά τα δεδομένα είναι συχνά αδόμητα, ακατάστατα, ελλιπή και μη διαχειρίσιμα.
Οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν στατιστική ανάλυση, μηχανική μάθηση (ευρέως γνωστή ως machine learning) και προγνωστική μοντελοποίηση (predictive modelling) για να αποκαλύψουν μοτίβα και τάσεις που υπό άλλες συνθήκες θα παρέμεναν κρυμμένα. Δίνουν, έτσι, στις επιχειρήσεις τη δυνατότητα να λαμβάνουν αποφάσεις βασισμένες σε στοιχεία, και να ετοιμάζουν πιο στοχευμένο και στρατηγικό σχεδιασμό των στόχων και των δράσεων τους.
Ένα από τα πιο σημαντικά χαρακτηριστικά ενός επιστήμονα δεδομένων είναι η επάρκεια του στον προγραμματισμό. Οι επιστήμονες δεδομένων συχνά εργάζονται με γλώσσες προγραμματισμού όπως η R, η Python, η SAS και η SQL, για τον καθαρισμό (data cleaning), την οργάνωση και προετοιμασία (data preparation), και την ανάλυση δεδομένων (data analysis). Η τεχνική αυτή εξειδίκευση επιτρέπει στους επιστήμονες δεδομένων να χειρίζονται πολύπλοκα σύνολα δεδομένων, να αυτοματοποιούν διαδικασίες, και να αναπτύσσουν αλγόριθμους που μπορούν να διαχειριστούν και να επεξεργαστούν μεγάλο όγκο δεδομένων γρήγορα και αποτελεσματικά.
Επιπλέον, πρέπει να είναι εξοικειωμένοι με εργαλεία παρουσίασης – οπτικοποίησης δεδομένων, όπως το Tableau ή το Power BI, ώστε να μπορούν να παρουσιάσουν την πληροφορία σε κατανοητή και απλή μορφή, κάτι που είναι ιδιαίτερης σημασίας για μη τεχνικά στελέχη.
Ένα ακόμα βασικό χαρακτηριστικό των επιστημόνων δεδομένων είναι η ισχυρή βάση τους στη στατιστική και τα μαθηματικά. Η γνώση πιθανοτήτων και στατιστικής είναι ζωτικής σημασίας γιατί βοηθά έναν επιστήμονα δεδομένων να καταλάβει ποιες μεθόδους πρέπει να εφαρμόσει και πώς να ερμηνεύσει τα αποτελέσματα. Η δυνατότητα να εφαρμόζουν στατιστικές μεθόδους όπως ο έλεγχος υποθέσεων, η ανάλυση συσχέτισης, η ανάλυση παλινδρόμησης, και η ομαδοποίηση για την ερμηνεία των δεδομένων, και η δημιουργία στατιστικών μοντέλων που να μπορούν να προβλέψουν μελλοντικές τάσεις ή συμπεριφορές, και βέβαια η ικανότητα αξιολόγησης της αξιοπιστίας των ευρημάτων είναι δεξιότητες απαραίτητες για ένα επιστήμονα δεδομένων.
Πέρα από την τεχνική τους εξειδίκευση, όμως, οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να έχουν και ισχυρές επικοινωνιακές ικανότητες, καθώς πρέπει να είναι σε θέση να εξηγήσουν τα ευρήματά τους με απλή γλώσσα και τρόπο που να μπορούν να κατανοήσουν τα μη τεχνικά μέλη της ομάδας – όπως οι διευθυντές ή οι επαγγελματίες του μάρκετινγκ – και οι πελάτες. Οι επιστήμονες δεδομένων είναι αυτοί που γεφυρώνουν το χάσμα μεταξύ της ανάλυσης τεχνικών δεδομένων και της επιχειρηματικής στρατηγικής, μεταφράζοντας πολύπλοκα δεδομένα σε απλές, χρήσιμες πληροφορίες, διασφαλίζοντας ότι οι αναλύσεις τους οδηγούν σε απτά αποτελέσματα.
Σε όλα τα πιο πάνω, δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων και κριτική σκέψη είναι αναπόσπαστες βασικές ιδιότητες ενός επιτυχημένου επιστήμονα δεδομένων, καθότι συχνά οι επιστήμονες δεδομένων είναι επιφορτισμένοι με την εξεύρεση λύσεων σε ασαφή προβλήματα στα οποία η λύση δεν είναι άμεσα ξεκάθαρη, τον προσδιορισμό των δεδομένων που είναι σχετικά και χρήσιμα, και τον προσδιορισμό του τρόπου προσέγγισης της ανάλυσης. Αυτή η νοοτροπία επιτρέπει στους επιστήμονες δεδομένων να προσαρμόζονται στις διαφορετικές επιχειρηματικές ανάγκες και να βρίσκουν λύσεις που να δίνουν πραγματική αξία για τον οργανισμό τους.
Τέλος, ο ρόλος ενός επιστήμονα δεδομένων περιλαμβάνει παράλληλα και τη συνεργασία του με άτομα διαφόρων τμημάτων της επιχείρησης αλλά και άλλους επαγγελματίες διαφορετικών ειδικοτήτων. Οι επιστήμονες δεδομένων συχνά συνεργάζονται με ομάδες μάρκετινγκ, οικονομικών, κτλ. για να τους βοηθήσουν να κατανοήσουν και να αξιοποιήσουν αποτελεσματικά τα δεδομένα, και η διεπιστημονική αυτή εργασία βοηθά τελικά τα διαφορετικά τμήματα του οργανισμού να λειτουργούν πιο αποτελεσματικά.
Εν κατακλείδι, η σημασία ενός επιστήμονα δεδομένων σε έναν σύγχρονο οργανισμό γίνεται όλο και πιο μεγάλη. Είναι στρατηγικοί συνεργάτες που βοηθούν στη διαμόρφωση του μέλλοντος του οργανισμού. Καθώς οι επιχειρήσεις συνεχίζουν να προσαρμόζονται στην πολυπλοκότητα ενός ψηφιακού κόσμου, ο ρόλος των επιστημόνων δεδομένων θα συνεχίσει να γίνεται πιο κρίσιμος για την αξιοποίηση αυτών των προκλήσεων.
* Της δρος Στέλλας ΚιτρομηλίδουSenior Manager, Risk Consulting, KPMG Limited
Πηγή: philenews.com
